自去年被寫進政府報告，“人工智能”在國內的前景徹底明朗化，再加上之后連續頒布的《新一代人工智能規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，更是將國內的人工智能推向了一個高峰。

不過，隨著南京大學等高校相繼設立人工智能學院，更多的人意識到一個現象——在國家一路高歌為人工智能產業放行綠燈的時候，“AI人才”卻對其提出了一個挑戰！

國家大力推進人工智能

“人才缺口”卻拖了后腿

此前，人工智能孵化器ElementAI基于Linkeln和各大會議的專家數據，對中、美、加拿大、德國、日本等主流國家的AI人才做了一份統計。結果顯示，全世界大約有2.2萬名擁有博士學位的AI從業人員和研究人員，以及5400位AI專家。而中國僅以總人數619人位列第7，只有美國的5%；

去年7月，LinkedIn發布《全球AI領域人才報告》，報告內容顯示，截至2017年一季度，全球AI領域技術人才數量超過190萬，其中美國的人才總數超過85萬，而中國僅擁有5萬多人；

騰訊研究院聯合Boss直聘發布《2017全球人工智能人才白皮書》，其中顯示，僅在2017年的前10個月，AI人才需求量已經達到2016年的近兩倍，2015年的5.3倍，年復合增長率超過200%；

……

以上是多個平臺關于AI人才的統計數據報告，雖然這些數據的統計平臺與標準不一樣，但是從各個角度來看，有一個事實是無可爭議的——中國AI人才的擁有量與市場需求之間存在大缺口。

僅以國內市場為例，用騰訊研究院研究員俞點的話來說，累計到現在，國內AI領域雖有幾萬名畢業生，但是市場的人才缺口是百萬級的，所以現在的存量遠遠不能滿足于市場需求。

縱觀國內，在大環境上，人工智能已經上升到國家戰略層面；在市場方面，人工智能有著極大的應用市場（據中商產業研究院發布的《2018-2023年中國人工智能行業市場前景及投資機會研究報告》數據顯示，2018年中國人工智能市場規模有望達到238.2億元，增長率達到56.6%）；在學術層面，人工智能論文在近年來的各大學術會議上大放異彩（全球超4成的人工智能論文是中國人所寫，一些甚至在IEEE等國際學術會議獲得評獎）……

奈何，我們卻在最重要的硬件設備“人才”出現了大紕漏，尤其是在高端AI人才上。

填補AI人才缺漏

各高校相繼設立AI獨立學院

AI人才多從哪里來？源頭一定是學校。

事實上，在國家點名重點關注人工智能之前，作為計算機學科下面的一個分支，有不少學校都開設了人工智能相關專業。

舉幾個例子，譬如中國科學院大學開設的“模式識別與智能系統”、“計算機應用技術”，北大、復旦、華南理工大學、北京郵電大學、北京科技大學等開設的“智能科學與技術”。

不過，這些專業大多掛靠在計算機、信息科學與技術等學院下面，用人工智能專家、南大計算機科學與技術系主任周志華教授話來說，“目前計算機專業人才培養的模式，已經不能滿足人工智能人才培養的迫切需要。”當然也跟不上當前市場需求急速增長的速度。

怎么說呢？依照當前高校計算機專業的人才培養模式，人工智能方面的教學效果有限，有些更是被周志華稱之為“高級科普”、“難以充分培養學生全面深入地掌握人工智能知識、解決企業關鍵問題的能力，不能適應智能產業的要求”。

為了響應國家的號召，也為了緩解人才缺口現象，自去年開始，一些高校便相繼設立AI獨立學院：

在招生方面，這些高校多是從本科生到碩士、博士全面覆蓋。目前，中國科學院人工智能技術學院已經開始招生，首批研究生已于去年9月完成入學注冊，其余高校最快也將于今年秋季開始招生。

隨著學院的成立，再加上從國家到各個行業對人工智能產業的關注，一些疑惑隨即而來：誰來教？教什么？學生又能學到些什么？

看了課程之后

我們產生了幾點疑惑

上面提到，目前有5所高校相繼開設了人工智能學科，其中，中國科學院大學和西安電子科技大學的課程已經可以在網上進行查閱，而周志華教授也向公眾回應了接下來南大人工智能學院將設立的課程。

看著這些課程，我們突然有了幾點疑惑：

首先，與已有的計算機教學相比，作為進一步細化而獨立出來的學院，人工智能學院在教學內容等方面與前者有什么本質的不同呢？

以西安電子科技大學（以下簡稱“西電”）為例，其招生范圍覆蓋了本科生和研究生。相比于研究生課程的千篇一律，本科生的專業方向更是人們的關注點，而在西電這里，其只為本科生開設了兩個特色專業，分別是智能科學與技術、數據科學與大數據技術（擬建）。

依據下面的具體介紹，前者的目標是培養學生具備電子技術、信息處理理論、電子信息系統、計算機與互聯網絡、智能科學與技術的基本知識，而后者要求學生能掌握大數據相關的統計、計算機、數學和應用學科的基礎知識，以及數據分析、技術開發和應用的基本技能。

講真，從本質上來看，這與當前相關計算機專業所學的內容似乎是一樣的，不同的是，人工智能學院要求學生更要扎實數學、計算和程序等學科基礎。

但基礎扎實不假，后面又該如何繼續呢？考研進一步深造？還是憑著扎實的基礎踏入社會？

為此，鎂客網也向幾家公司了解了一下技術團隊的學歷結構，專注于智能語音技術的云知聲團隊中博士占比45%，而以智能交互為核心的極限元團隊擁有碩博背景的人占比60%，剩下的幾乎就是本科畢業生。

在AI專業人才缺乏的前提下，“應用數學、物理、統計學方面的（研究生）也會考慮。”圖普科技創始人兼CEO李明強表示。

既如此，那就意味著，于產業界看來，AI人才是急需的，但也存在暫時性的解決方案。不過，高素質AI人才是最為緊缺的，而這才是需要學院來解決的問題。那么，如果人工智能學院只是對學生的數學、計算和程序基礎進行更為針對性的加固，那么，這些本科生在畢業后還需繼續考研深造，與現在計算機等相關專業畢業生又有什么本質區別呢？

這里，我們就產生了第二個疑惑，在課程大致體系還尚未構建好的這時候，面向本科招生真的合適嗎？

在眾多高校放出“設立人工智能學院”的消息后，就有人質疑了：人工智能一級學科還沒有建起來，應該暫時還不能直接招本科生？

“在現有的學科體系下，計算機科學與技術是一級學科，往下就是計算機軟件與理論、計算機系統與結構、計算機應用等二級學科，二級學科再往下才是人工智能方向。”針對高校的學科劃分，四川大學計算機學院院長章毅曾表示。

如今，人工智能已經成為了一個與計算機等學院比肩站立的獨立學院，但是，作為一個“新生兒”，其課程體系更多的還是在摸索中，尤其是面向本科生的教學。

都說術業有專攻，但在人工智能產業，面對“人才荒”問題，浙江大學計算機學院副院長、人工智能研究所所長吳飛提出，我們現在需要充分挖掘現有的人才存量資源，一批計算機科學、自動化、統計學等人才皆可從事人工智能產業。

在提出一個可暫緩人工智能產業“用工荒”問題的同時，也折射出一個“尷尬”的現象：一邊，因為專業性與深度的問題，一些人認為當前計算體系下培養出的畢業生不能滿足市場的AI人才需求；另一邊，在人才需求不能滿足的當下，一些非AI專業的畢業生被抓來救急，或是在企業內通過再培訓來提升AI素質。最終來講，AI領域所缺少的還是那些AI專業人才、高素質AI人才。但是，現在還處于摸索初期的教學體系是否真的適合將本科生培育成高素質AI人才？

此前，因為AI相關課程被散落的分布在各個學科里面，被迫碎片化、離散化、簡單化，這也就導致高素質AI人才的難以培養。面對這種困境，很多學者要求將“智能科學與技術”提升為一級學科。

雖說現在人工智能學院已經是一個獨立體系的存在，但從一些高校設立的課程來看，似乎并沒有一級科目、二級科目之分，尤其是本科。

如此一來，在人工智能學院的學習中，相比于已掌握基本知識與技術，并對未來研究方向有了決斷的研究生，學識與技能還是一片空白，且具體研究方向也不定的本科生或許就會產生一定的混亂。由此來看，在一級科目還尚未建立的情況下，人工智能學院一上手就直接招收本科生，對于后者而言似乎有點“超綱”了。

最后

確定的是，不管是從當前的意義，還是從未來的角度來看，人工智能學院的設立都是一件極具意義的事情。其中，面向本科招生，對于國內的人工智能產業也是高素質AI人才培養的基礎建設。

不過，從當前的情況來看，作為一項“新事物”，雖說萬事都是一步一步摸索出來的，但短時間內，在教學體系等基礎建設還尚未完善的情況下，高素質AI人才的培養是否應該還是先從研究生階段開始？至于“數量”的缺口，不需要知曉太多專業性技術原理的AI應用型人才也是可以稍加彌補的。